El pronóstico de la demanda, realmente, consiste en seguir una secuencia para crear un proceso que genere valor
El número de empresas que cada vez enfrenta desafíos mayores en materia de sus pronósticos de la demanda va en aumento; estos desafíos usualmente se traducen en la baja precisión del pronóstico, la complejidad para consolidar información, la carencia de capacidades para generar un pronóstico adecuado, el contratar servicios que generan resultados desde una caja negra y lo pesado que puede ser un proceso mal estructurado.
Las empresas aún pronostican la demanda usando "atajos".
Un conjunto importante de empresas, aún tiende a resolver los desafíos que impone el pronóstico de la demanda de las siguientes maneras:
- Continuar con un proceso de pronóstico de la demanda “como está” dado que lo aceptamos como algo complejo, difícil; resultado de esto es que el pronóstico de ventas siga siendo deficiente, paquidérmico y desintegrado, lo que se traduce en una cadena de suministro poco ágil, inflexible y costosa.
- Subcontratar el proceso; el resultado generalmente es pagar por una caja negra de procesamiento de información que es invisible, difícil de entender y poco o nada transparente.
Pronosticar bien la demanda, es posible y sencillo.
Nuestra posición es práctica, “no importa lo tentador que resulte optar por la solución 1 o 2, es posible y necesario hacerlo mejor”
- El pronóstico de la demanda no debe considerarse un problema, sino un pilar fundamental para mantener la estabilidad de la empresa; como un proceso que impacta significativamente la cadena de suministro y por ende los resultados financieros.
- Los algoritmos complejos para el pronóstico de la demanda no añaden mucho valor adicional por sí solos, no obstante si pueden requerir plataformas sofisticada para su operación.
Priorizar y generar valor desde el pronóstico de la demanda.
La intención de este artículo es mostrar la importancia de priorizar el proceso de pronóstico de la demanda, dónde enfocar esfuerzos y recursos de manera eficiente y cómo hacerlo de manera simple.
Un pregunta importante, que directivos y tomadores de decisión en las empresas deben hacerse es: “¿consideramos el pronóstico de la demanda como un mal necesario o como una actividad que genera valor?. La respuesta permitirá comprender por qué es necesario priorizar este proceso, y entender por qué hay que pensar muy bien antes de contratarlo externamente y cómo es posible mejorar la calidad del pronóstico con otros métodos.
El pronóstico de la demanda no debe considerarse un problema, sino un pilar fundamental para mantener la estabilidad de la empresa.
Intuitivamente, tiene sentido que un pronóstico sea lo más preciso posible, no obstante, desestimamos los efectos de la imprecisión y dejamos de lado este aspecto, atribuyéndole que resulta difícil rastrear el efecto de un mal pronóstico en los resultados financieros; de esta manera, el proceso de pronóstico se convierte en un mal necesario que existe, pero no cuenta como una prioridad estratégica; es demostrable que existen consecuencias en relación a los costos, los ingresos y el flujo operativo, para poder analizar estas consecuencias, vamos a entender las decisiones alrededor del proceso de pronóstico.
Diferentes decisiones requieren diferentes pronósticos.
Un pronóstico puede dividirse en horizontes de tiempo, alineados con la toma de decisiones. El pronóstico de corto plazo se enfoca en los siguientes días o semanas dependiendo de la industria, es utilizado para estimar la necesidad de almacenamiento de tal modo que sea el indicado, en el momento más conveniente y la ubicación más estratégica; el pronóstico de mediano plazo se utiliza, por ejemplo, para tomar decisiones sobre volúmenes y acuerdos para compra de commodities, estimar la fuerza laboral y los equipos requeridos para movilizar mercancía hacia, dentro y desde un centro de distribución; finalmente, el pronóstico de largo plazo se usa, por ejemplo, para elaborar presupuestos y analizar decisiones de inversión de largo plazo.
Otros usos de los pronósticos.
Además de las decisiones basadas en la producción, el pronóstico debe usarse como una herramienta de gestión comercial. Si hay metas de ventas definidas, un pronóstico permitirá monitorear qué objetivo de ventas no puede ser alcanzado en el plazo establecido, y mostrar que hay que cambiar las estrategia de ventas o, buscar influenciar la demanda aprovechando la capacidad instalada o el conocimiento del mercado atendido.
Cuando las metas comerciales han sido establecidas, los efectos de la falta de enfoque y optimización del proceso de pronóstico resultan más evidentes y significativos; por ejemplo, si el pronóstico de corto plazo no es preciso, esto impacta el desempeño de las entregas y generar ventas pérdidas o, si se trata de inventario excesivo, aumenta el riesgo de obsolescencia, el costo de espacio utilizado y la mala utilización del capital de trabajo, impactando directamente los resultados financieros y el flujo de caja del negocio; en cambio, si el pronóstico de corto plazo es más preciso, se reduce la necesidad de inventarios de seguridad en exceso para cubrir la falta de certeza, y con ello, se minimiza el costo de mantener el inventario almacenado (seguridad, riesgo de obsolescencia, riesgo de hurto o daño, manipulación, administración).
Exactitud del pronóstico de la demanda y el inventario de seguridad.
Abajo se muestra la correlación entre le exactitud del pronóstico y el inventario de seguridad, la figura muestra como una mejora entre el 60% y 70% de la exactitud del pronóstico de corto plazo, genera una reducción del inventario de seguridad de cerca del 30%, impactando directamente los estados financieros.
![La Incertidumbre de la demand y el inventario de seguridad están directamente correlacionados](https://jairosanchez.co/wp-content/uploads/2021/05/01.-Incertidumbre-de-la-demanda-1024x372.jpg)
![Cuanto más incertidumbre haya, más cerca del consumidor debe ubicarse el producto](https://jairosanchez.co/wp-content/uploads/2021/05/01b.-Incertidumbre-de-la-demanda-e-inventario-de-seguridad-1024x648.jpg)
Siguiendo la misma línea de análisis, las figuras de abajo muestran cómo el nivel de incertidumbre de la demanda, afecta el nivel de inventario de seguridad en la cadena de suministro. Cuando la incertidumbre de la demanda (estadísticamente asociada a la desviación estándar) es baja ( σ = 20), un 10% del inventario de seguridad se requiere en la cadena mientras que el 90% se requiere de cara al cliente, más cerca al punto de consumo. Cuando el nivel de incertidumbre de la demanda aumenta, el porcentaje a ubicar en la cadena de suministro disminuye a una media de aproximadamente del 5% para cada nivel de incertidumbre (σ).
[1] Fuente: Youssef Boulaksil, Safety stock placement in supply chains with demand forecast updates. Operations Research Perspectives, Volume 3, 2016. Páginas 27-31
Centrar la atención en el sesgo más que en la precisión.
Pese a los costos generados por un mal pronóstico de corto plazo, las consecuencias más significativas son resultado de un mal pronóstico en el mediano y largo plazo, en estos últimos horizontes de tiempo, la atención debe centrarse en el sesgo de los pronósticos más que en su exactitud, siendo el sesgo la tendencia a sobrestimar o subestimar sistemáticamente las ventas.
![A mayor nivel de error de pronóstico, mayor potencial de reducir el inventario de seguridad](https://jairosanchez.co/wp-content/uploads/2021/05/02.-Inventario-de-seguridad-y-precisión-del-pronóstico-1024x521.jpg)
[2] Cálculos propios asumiendo que no hay sesgos, aplica para cualquier nivel de servicio y tiempo de reposición de mercancía
El sesgo, excesos y faltantes en el pronóstico de la demanda.
![Sesgo o Bias del pronóstico, tan importante como la precisión del forecast](https://jairosanchez.co/wp-content/uploads/2021/05/03.-Sesgo-Bias-del-pronóstico.png)
Un constante pronóstico en exceso redunda en capacidades de mano de obra y equipos sin utilizar, grandes cantidades de materia prima y, el riesgo de desperdiciar o destruir materiales debido a las estimaciones que llevaron a comprar y producir en exceso, incrementa los costos de manipulación de inventario y el capital de trabajo utilizado. Por ejemplo, una sobre estimación constante del 8% en las ventas futuras, aumenta en esa misma medida la necesidad de mano de obra, capacidad de máquina necesaria, niveles de inventario, compras, entre otros; calcular su impacto nos dará una visión aterrizada de cuan significativo es un error de esta proporción, a nivel de costos y su impacto directo en los estados financieros.
Por otra parte, un constante pronóstico por debajo de la demanda, generará decisiones reactivas respecto a compensar la capacidad de planta, de almacenamiento, de compras urgentes; derivando esto en horas extra, personal temporal adicional con poco tiempo de entrenamiento, al igual que el estrés en los procesos que causará incendios constantes.
Motivadores para pronosticar y consecuencias de no hacerlo adecuadamente.
![La importancia del pronóstico varía con el nivel de planeación al que se oriente](https://jairosanchez.co/wp-content/uploads/2021/05/04.-Motivadores-para-pronosticar-y-consecuencias-de-no-hacerlo-adecuadamente-1024x442.jpg)
La figura de arriba, resume los drivers más relevantes para efectuar un proceso de pronóstico asociados a cuatro horizontes de planeación, y contrasta cada horizonte con el riesgo potencial de no actuar debidamente en cada caso.
Simplificar el pronóstico de la demanda y mantener la colaboración.
En un campo tan complejo que incluye variables, números, análisis y algoritmos es fácil pensar que las soluciones complejas y sofisticadas son las más convenientes; es en esto en lo que los proveedores de servicios de pronósticos subcontratados basan su discurso comercial, y lo engrandecen con algoritmos complejos y diversos; no obstante, esto no siempre resulta ser correcto o adecuado comparado con modelos mucho más simples, por ejemplo:
1. Cuando la variación de ventas históricas es amplia.
Si la demanda pronosticada no es un reflejo fiel del pasado; ningún modelo estadístico será preciso, por avanzado que sea, pues la historia no puede ser escrita; en estos casos, un pronóstico estadístico simple puede usarse para identificar niveles promedio a partir del cual, ventas y mercadeo contribuyan con su conocimiento del mercado, tendencias, campañas y otras situaciones influenciadoras de la demanda y que la historia no necesariamente está en capacidad de revelar.
2. Cuando la variación de ventas históricas es baja.
Si la variación entre las ventas históricas es baja y el pronóstico tiene un comportamiento similar al del pasado, ningún modelo estadístico sofisticado es necesario, pues la historia, de hecho, se verá reflejada en el futuro. Los aportes de ventas y mercadeo son relevantes cuando se prevean cambios en las condiciones del mercado, por ejemplo nuevos clientes, nuevos competidores son aspectos que ningún modelo estadístico puede predecir con base en la historia.
Una pregunta que puede surgir es si es necesario subcontratar el proceso de pronóstico con el fin de obtener acceso a algoritmos estadísticos avanzados…
![Los algoritmos estadísticos sofisticados son menos relevantes que la colaboración de las áreas que conocen mejor el mercado](https://jairosanchez.co/wp-content/uploads/2021/05/05.-Variacion-de-demanda-algoritmos-estadisticos-aporte-de-ventas-y-mercadeo-1024x194.jpg)
…la respuesta es, No, es algo poco sustancial que no agrega valor significativo; pese a los esfuerzos comerciales de los fabricantes de plataformas, no existe manera de revelar el futuro a partir de la historia, lo que si existe es una combinación entre los métodos estadísticos y la colaboración interna para aumentar la precisión de los resultados.
El valor de un pronóstico de la demanda preciso, radica en el proceso, el ingreso de datos de forma estructurada y un enfoque diferenciado.
Como se ha señalado anteriormente, el valor de un pronóstico de ventas bueno y preciso no se encuentra en la sofisticación de los algoritmos, sino en haber implementado un proceso estructurado y sostenible en el tiempo, en el que ventas y mercadeo se involucran en el momento adecuado y en los ámbitos correctos. El proceso de pronóstico de ventas se puede desglosar en las siguientes fases:
1. Asegurarse de que los datos de la demanda histórica de ventas son de buena calidad y representativos.
Esto significa que se eliminan campañas especiales y valores atípicos que no son representativos para el futuro. Hay que establecer un par de umbrales para identificar estas excepciones en el historial. Elaborar un pronóstico estadístico simple e incluir patrones estacionales, si los hay. Segmentar los productos o grupos y familias de productos e identificar dónde hay que centrar la atención. Averiguar qué productos son estables y predecibles: estos productos suelen ser de rápido análisis, mientras que los productos impredecibles requieren mucha más colaboración y conocimiento del mercado.
2. Los actores con más conocimiento del mercado, al igual que del producto no suelen ser quienes preparan el pronóstico de al demanda.
Por lo tanto, es necesaria la colaboración de los responsables de Ventas, Mercadeo y Gestión de Categorías a la hora de recopilar la información relevante del mercado. Por ejemplo, ¿se introducirán nuevos productos, clientes o campañas? Todos estos datos son cruciales para un pronóstico preciso y no se pueden predecir únicamente con algoritmos. Hay que asegurarse de tener una periodicidad semanal o mensual fija para saber cómo y cuándo deben participar estos actores.
3. Ajustar y corregir en función de la contribución y los KPI, por ejemplo, el sesgo del pronóstico de la demanda.
Acordar un pronóstico final, que se comunicará al resto de la organización y en el que deben basarse todas las decisiones. Evaluar y discutir la «causa raíz» de los principales cambios o errores en el pronóstico, y asegurarse de desarrollar y mejorar continuamente el proceso.
4. Comunicar el pronóstico de la demanda a las partes interesadas de la organización en el formato adecuado.
por ejemplo, unidades para la producción, kilos para las compras y monedas para el departamento financiero, a fin de garantizar un pronóstico consensuado bueno y sólido. Este es el proceso que crea valor, si se diseña correctamente y se mejora de forma continua. Y, por supuesto, no se puede subcontratar, porque el conocimiento importante y crucial del mercado ya existe internamente en la organización. Una vez más, esto convierte el planteamiento de los algoritmos avanzados, basados en la historia, en algo utópico y en un simple deseo.
Entonces, ¿por qué cada vez más empresas deciden subcontratar su pronóstico? Primero, probablemente porque se subestima la importancia del pronóstico de ventas, y la subcontratación es una forma conveniente de «deshacerse del problema». En segundo lugar, seguramente porque a menudo pasamos por alto el hecho de que la verdadera creación de valor se encuentra en la calidad y la estructura del proceso, y No en algoritmos sofisticados.
Conclusiones.
![Crear valor en el proceso de pronóstico de ventas parte de la calidad, estructura y disciplina al ejecutarlo](https://jairosanchez.co/wp-content/uploads/2021/05/06.-Crear-valor-parte-de-la-calidad-y-estructura-del-proceso--1024x390.jpg)
En resumen, defendemos lo siguiente:
- Efectivamente, el pronóstico de ventas es una actividad importante que no debe ser subestimada bajo ninguna circunstancia.
- De manera similar, argumentamos que: No, el valor agregado no puede ser subcontratado, ya que el valor se crea internamente a través de un proceso estructurado.
- Finalmente, No, no tiene que ser atemorizante y complejo, el proceso de pronóstico de ventas puede hacerse de manera simple y efectiva.